{"id":1390321,"date":"2022-06-28T11:47:57","date_gmt":"2022-06-28T04:47:57","guid":{"rendered":"https:\/\/positioningmag.com\/?p=1390321"},"modified":"2022-06-28T11:54:08","modified_gmt":"2022-06-28T04:54:08","slug":"oppo-%e0%b8%84%e0%b8%a7%e0%b9%89%e0%b8%b2-8","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/positioningmag.com\/1390321","title":{"rendered":"OPPO \u0e04\u0e27\u0e49\u0e32 8 \u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e31\u0e14\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 7 \u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19 CVPR 2022"},"content":{"rendered":"<ul>\n<li>7\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01\u00a0OPPO\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e31\u0e14\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0Computer Vision and Pattern Recognition Conference\u00a0\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e08\u0e33\u0e1b\u0e35\u00a02022\u00a0\u0e17\u0e33\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17 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\u0e41\u0e25\u0e30 \u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u00a04\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01\u00a0OPPO\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e31\u0e14\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07\u00a07\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR)\u00a0\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e08\u0e33\u0e1b\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e07\u0e08\u0e1a\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u00a023\u00a0\u0e21\u0e34\u0e16\u0e38\u0e19\u0e32\u0e22\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e21\u0e32 \u0e13 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e34\u0e27\u0e2d\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e25\u0e35\u0e19\u0e2a\u0e4c \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u00a0OPPO\u00a0\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e27\u0e49\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u00a08\u00a0\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e04\u0e27\u0e49\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u00a03\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25 \u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u00a01\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u00a04\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25<\/p>\n<p>\u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e21\u0e32 \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e09\u0e25\u0e32\u0e14\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e09\u0e25\u0e32\u0e14\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u00a0&#8216;\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19&#8217;\u00a0\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u00a0&#8216;\u0e44\u0e14\u0e49\u0e22\u0e34\u0e19&#8217;\u00a0\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u00a0AI\u00a0\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a (Multimodal fusion)\u00a0\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e31\u0e08\u0e09\u0e23\u0e34\u0e22\u0e30\u00a03\u00a0\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 (3D visual intelligence technology)\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 (Machine learning)\u00a0\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u00a0AI\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u00a0OPPO\u00a0\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e07\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07<\/p>\n<p>\u201c\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35\u00a02012\u00a0\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e25\u0e36\u0e01 (Deep neural networks)\u00a0\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u00a0AI\u00a0\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e17\u0e28\u0e27\u0e23\u0e23\u0e29\u201d Guo Yandong, Chief Scientist in Intelligent Perception at OPPO\u00a0\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u00a0\u201cOPPO\u00a0\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u00a0AI\u00a0\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e33\u0e01\u0e31\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e49\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e49\u0e32\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u00a03\u00a0\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e21\u0e32\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e08\u0e32\u0e01\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0AI\u00a0\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08 \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e07\u0e14\u0e07\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u00a0AI\u00a0\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e34\u0e2a\u0e23\u0e30\u0e43\u0e19\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07\u00a0\u0e1c\u0e21\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e34\u0e19\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u00a07\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e31\u0e14\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u00a0AI\u00a0\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u00a0AI\u00a0\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e49\u0e33\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22 \u0e15\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e08\u0e19\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1e\u0e32\u0e13\u0e34\u0e0a\u0e22\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0AI\u00a0\u0e21\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e04\u0e19\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u201d<\/p>\n<p>\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u00a07\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e31\u0e14\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0CVPR 2022\u00a0\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0OPPO\u00a0\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u00a0AI\u00a0\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c<\/p>\n<p>\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u00a07\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u00a0OPPO\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0CVPR\u00a0\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e08\u0e33\u0e1b\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0OPPO\u00a0\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e44\u0e1b\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e15\u0e49\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a (Multimodal information interaction)\u00a0\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e22\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u00a03\u00a0\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 (3D human body reconstruction)\u00a0\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e27\u0e22\u0e07\u0e32\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25 (Personalized image aesthetics assessment)\u00a0\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e25\u0e31\u0e48\u0e19\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49 (Knowledge distillation)\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22<\/p>\n<p>\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u00a0Cross-modal\u00a0\u0e16\u0e39\u0e01\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e38\u0e0d\u0e41\u0e08\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u00a0\u2018\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u201d\u00a0\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e21\u0e35\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e21\u0e31\u0e01\u0e21\u0e35\u0e23\u0e32\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e23\u0e32\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e15\u0e49\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e36\u0e07\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u00a0\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0OPPO\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e40\u0e1f\u0e23\u0e21\u0e40\u0e27\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e01\u00a0CRIS\u00a0\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u00a0CLIP\u00a0\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u00a0AI\u00a0\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e44\u0e14\u0e49\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e49\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e04\u0e33\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e44\u0e1b<\/p>\n<p>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a 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Modeling<\/p>\n<p>\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u00a0AI (AI image recognition)\u00a0\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 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Institute\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u00a0Personalized Image Aesthetics Assessment (PIAA)\u00a0\u0e42\u0e14\u0e22\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e04\u0e38\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e07\u0e32\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0AI\u00a0\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e07\u0e32\u0e21\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e44\u0e1f\u0e25\u0e4c\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e44\u0e15\u0e25\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49 \u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e04\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e23\u0e23\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e1a\u0e31\u0e49\u0e21\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e33\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e48\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e17\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e19\u0e0a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/positioningmag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/33-6.jpg\"><img data-attachment-id=\"1390327\" data-permalink=\"https:\/\/positioningmag.com\/1390321\/33-159\" data-orig-file=\"https:\/\/positioningmag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/33-6.jpg\" data-orig-size=\"700,394\" data-comments-opened=\"0\" data-image-meta=\"{&quot;aperture&quot;:&quot;0&quot;,&quot;credit&quot;:&quot;&quot;,&quot;camera&quot;:&quot;&quot;,&quot;caption&quot;:&quot;&quot;,&quot;created_timestamp&quot;:&quot;0&quot;,&quot;copyright&quot;:&quot;&quot;,&quot;focal_length&quot;:&quot;0&quot;,&quot;iso&quot;:&quot;0&quot;,&quot;shutter_speed&quot;:&quot;0&quot;,&quot;title&quot;:&quot;&quot;,&quot;orientation&quot;:&quot;1&quot;}\" data-image-title=\"33\" data-image-description=\"\" data-medium-file=\"https:\/\/positioningmag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/33-6.jpg\" data-large-file=\"https:\/\/positioningmag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/33-6.jpg\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone size-full wp-image-1390327\" src=\"https:\/\/positioningmag.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/33-6.jpg\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"394\" \/><\/a><\/p>\n<p>Personalized Image Aesthetics Assessment with Rich Attributes<\/p>\n<p>OPPO\u00a0\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u00a0PIAA\u00a0\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e42\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e48\u0e19\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e01\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e07\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e04\u0e38\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e07\u0e32\u0e21\u00a0AI\u00a0\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e2d\u0e07<\/p>\n<p>\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49 OPPO \u0e22\u0e31\u0e07\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07 Multi-view 3D semantic plane \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e1c\u0e34\u0e27\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21 3 \u0e21\u0e34\u0e15\u0e34\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e1c\u0e34\u0e27\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e14\u0e34\u0e19 \u0e40\u0e14\u0e2a\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e47\u0e2d\u0e1b \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e19\u0e31\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22 INS-Conv (INcremental Sparse Convolution) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22 Tsinghua \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19 3D semantic \u0e41\u0e25\u0e30 Instance \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e25\u0e14\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e08\u0e30\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e14\u0e31\u0e07\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30 VR \u0e44\u0e14\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<p>OPPO\u00a0\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u00a0AI &#8216;\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e1a\u0e32&#8217;\u00a0\u0e04\u0e27\u0e49\u0e32\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u00a0NAS Challenge<\/p>\n<p>\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e25\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u00a0Computer vision\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e32\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0CVPR 2022\u00a0\u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u00a0OPPO\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u00a03\u00a0\u0e23\u0e27\u0e21\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u00a08\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u00a0Neural Architecture Search (NAS) , SoccerNet, SoccerNet Replay Grounding, ActivityNet temporal localization, the 4th Large-scale Video Object Segmentation, the ACDC Challenge 2022 on semantic segmentation in adverse visual conditions \u0e41\u0e25\u0e30 WAD Argoverse2 Motion Forecasting<\/p>\n<p>\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e48\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e46 \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e17\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1e\u0e32\u0e13\u0e34\u0e0a\u0e22\u0e4c \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u00a0Neural architecture search (NAS)\u00a0\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34 \u0e25\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1e\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e17\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07<\/p>\n<p>\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19 NAS \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07 OPPO \u0e44\u0e14\u0e49\u0e1d\u0e36\u0e01 Supernetwork \u0e08\u0e32\u0e01 45,000 \u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07 Supernetwork \u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a Model Parameter forgetting \u0e41\u0e25\u0e30 Unfair Gradient Descent Problem \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e2d\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e04\u0e27\u0e49\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a 2 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04 NAS \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e08\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1d\u0e36\u0e01\u00a0 Supernetwork \u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49 \u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07 Supernetwork \u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e38\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e15\u0e22\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e15\u0e49\u0e40\u0e07\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e02\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 \u0e19\u0e33\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 AI \u0e2d\u0e31\u0e19\u0e25\u0e49\u0e33\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e21\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e1e\u0e01\u0e1e\u0e32\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49<\/p>\n<p>\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u00a0NAS\u00a0\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u00a0OPPO\u00a0\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e27\u0e49\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u00a0SoccerNet Replay Grounding\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u00a0SoccerNet Action Spotting\u00a0\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e04\u0e22\u0e04\u0e27\u0e49\u0e32\u0e0a\u0e31\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e43\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e08\u0e32\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0CVPR\u00a0\u0e1b\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27<\/p>\n<p>\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0CPVR 2022 OPPO\u00a0\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e21\u0e19\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e40\u0e27\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e0a\u0e47\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2d\u0e35\u0e01\u00a03\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e21\u0e19\u0e32\u00a0SLAM\u00a0\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01\u00a0OPPO Deng Fan\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e41\u0e0a\u0e23\u0e4c\u00a0vSLAM\u00a0\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e25\u0e44\u0e17\u0e21\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e15\u0e42\u0e1f\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u00a0AR\/VR\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u00a0Li Yikang\u00a0\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0OPPO\u00a0\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e2a\u0e38\u0e19\u0e17\u0e23\u0e1e\u0e08\u0e19\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e21\u0e19\u0e32\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d \u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0OPPO\u00a0\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u00a0Cross-modal Hashing\u00a0\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e27\u0e34\u0e14\u0e35\u0e42\u0e2d\u0e41\u0e25\u0e30\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e48\u0e32\u00a0CLIP4Hashing\u00a0\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u00a0Cross-modal\u00a0\u0e1a\u0e19\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e40\u0e27\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e0a\u0e47\u0e2d\u0e1b\u00a0AICITY Li Wei\u00a0\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e2b\u0e27\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1b\u0e01\u0e15\u0e34\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e35\u0e48\u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e16<\/p>\n<p>OPPO\u00a0\u0e19\u0e33\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e32\u0e01\u00a0AI\u00a0\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e04\u0e19\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<p>\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u00a0OPPO\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0CVPR\u00a0\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u00a0AI\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e14\u0e08\u0e33\u0e43\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e10\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<p>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 OPPO \u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19 CVPR \u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e35\u0e21\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e25\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e17\u0e38\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 AI \u0e42\u0e14\u0e22 OPPO \u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e25\u0e07\u0e17\u0e38\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 AI \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35 2015 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e17\u0e35\u0e21\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e17\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22 Computer vision \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e1b\u0e35 2020 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07 Institute of Intelligent Perception and Interaction \u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e15\u0e49 OPPO Research Institute \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e23\u0e27\u0e08\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35 AI \u0e25\u0e49\u0e33\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07 OPPO \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e25\u0e36\u0e01\u0e0b\u0e36\u0e49\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e1b\u0e31\u0e08\u0e08\u0e38\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49 OPPO \u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e23\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 AI Computer\u00a0 vision \u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1e\u0e39\u0e14 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 2,650 \u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e25\u0e01<\/p>\n<p>\u0e08\u0e32\u0e01\u00a0Brand Proposition\u00a0\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u00a0\u2018Inspiration Ahead\u2019 OPPO\u00a0\u0e22\u0e31\u0e07\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e21\u0e34\u0e15\u0e23\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2d\u0e38\u0e15\u0e2a\u0e32\u0e2b\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e33\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u00a0AI\u00a0\u0e08\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e08\u0e33\u0e27\u0e31\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e18\u0e31\u0e19\u0e27\u0e32\u0e04\u0e21 \u0e1b\u0e35\u00a02021 OPPO\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u00a0MariSilicon X Imaging NPU\u00a0\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e23\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u00a0OPPO\u00a0\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07 \u0e21\u0e2d\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e23\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e1e\u0e25\u0e31\u0e07\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e23\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u00a0AI\u00a0\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e04\u0e22\u0e21\u0e35\u0e21\u0e32\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e1a\u0e19\u0e2d\u0e38\u0e1b\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d \u0e21\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e27\u0e34\u0e14\u0e35\u0e42\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e14\u0e35\u0e42\u0e2d\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e04\u0e37\u0e19\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e31\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e23\u0e34\u0e18\u0e36\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u00a0AI\u00a0\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0OPPO\u00a0\u0e22\u0e31\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e20\u0e31\u0e13\u0e11\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1f\u0e35\u0e40\u0e08\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u00a0 Real-time spatial AR generator CybeReal,\u00a0 OPPO Air Glass, Omoji\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u00a0OPPO\u00a0\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e42\u0e25\u0e01\u0e14\u0e34\u0e08\u0e34\u0e17\u0e31\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e23\u0e27\u0e21\u0e42\u0e25\u0e01\u0e40\u0e2a\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e21\u0e2d\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e41\u0e01\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>7\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01\u00a0OPPO\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e31\u0e14\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0Computer Vision and Pattern Recognition Conference\u00a0\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e08\u0e33\u0e1b\u0e35\u00a02022\u00a0\u0e17\u0e33\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e31\u0e14\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e16\u0e36\u0e07\u0e40\u0e19\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e2b\u0e32\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0OPPO\u00a0\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 OPPO\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u00a08\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0CVPR\u00a0\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e44\u0e1b\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u00a03\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u00a01\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30 \u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u00a04\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25 \u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01\u00a0OPPO\u00a0\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e31\u0e14\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07\u00a07\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u00a0Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR)\u00a0\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e08\u0e33\u0e1b\u0e35\u0e19\u0e35\u0e49\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e07\u0e08\u0e1a\u0e25\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e27\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u00a023\u00a0\u0e21\u0e34\u0e16\u0e38\u0e19\u0e32\u0e22\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e21\u0e32 \u0e13 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e34\u0e27\u0e2d\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e25\u0e35\u0e19\u0e2a\u0e4c \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u00a0OPPO\u00a0\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e27\u0e49\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u00a08\u00a0\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e02\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e21\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e04\u0e27\u0e49\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u00a03\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25 \u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u00a01\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e19\u0e30\u0e40\u0e25\u0e34\u0e28\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u00a04\u00a0\u0e23\u0e32\u0e07\u0e27\u0e31\u0e25 \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e21\u0e32 \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e09\u0e25\u0e32\u0e14\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e09\u0e25\u0e32\u0e14\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32 \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u00a0&#8216;\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19&#8217;\u00a0\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u00a0&#8216;\u0e44\u0e14\u0e49\u0e22\u0e34\u0e19&#8217;\u00a0\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u00a0AI\u00a0\u0e2a\u0e21\u0e31\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48\u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e40\u0e04\u0e35\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e19\u0e38\u0e29\u0e22\u0e4c\u0e2d\u0e35\u0e01\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a (Multimodal fusion)\u00a0\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2d\u0e31\u0e08\u0e09\u0e23\u0e34\u0e22\u0e30\u00a03\u00a0\u0e21\u0e34\u0e15\u0e34 (3D visual intelligence technology)\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 (Machine learning)\u00a0\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u00a0AI\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u00a0OPPO\u00a0\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e32\u0e07\u0e17\u0e24\u0e29\u0e0e\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07 \u201c\u0e43\u0e19\u0e1b\u0e35\u00a02012\u00a0\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e32\u0e17\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e25\u0e36\u0e01 (Deep neural networks)\u00a0\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e43\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e22\u0e38\u0e01\u0e15\u0e4c\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c \u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u00a0AI\u00a0\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e23\u0e27\u0e14\u0e40\u0e23\u0e47\u0e27\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e27\u0e25\u0e32\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e17\u0e28\u0e27\u0e23\u0e23\u0e29\u201d Guo Yandong, Chief Scientist in Intelligent Perception at OPPO\u00a0\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u00a0\u201cOPPO\u00a0\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19 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